根据9月17日发表在《自然》(Nature)杂志上的一项研究，斯坦福大学(Stanford University)的研究人员开发了一种机器学习方法，可以识别和筛查早期肺癌患者。该方法基于血液样本(液体活检)中肿瘤源性DNA的检测，这意味着对肺癌高危人群的筛查是早期的、无创的。
在传统的肺癌筛查中，CT扫描通常被推荐用于高危人群。这种模式已被证明可以减少与肺癌相关的死亡。但由于成本高、筛查项目少、存在假阳性问题等原因，此类筛查的使用率不高。即使在美国，也只有大约5%的符合条件的人会通过CT扫描进行肺癌筛查。
基于液体活检技术的血液检测是目前流行的一种新的癌症检测方法，但液体活检的大多数适用对象往往是晚期癌症患者。毕竟，这些患者的血液含量比早期患者高。肿瘤相关基因标记。
在《自然》杂志今天发表的最新论文中，来自斯坦福大学的Maximilian Diehn和他的同事优化了现有的评估循环肿瘤DNA (ctDNA)的测序方法。
他们改进了DNA的提取，并确定了有望作为有效疾病标志物的变化。研究人员使用这种方法表明，尽管ctDNA在早期肺癌患者中非常低，但它是一个强有力的预后指标。
研究人员随后利用这些数据改进了一种机器学习方法，该方法用于预测血液样本中是否存在肺癌来源的DNA。在104例早期非小细胞肺癌患者和56例匹配对照的初始样本中，该方法可以区分早期肺癌患者和风险匹配对照；在另一项由46例病例和48例对照组成的独立验证中，研究人员证实了上述结果。
液体活检
近年来，肿瘤液体活检的表现引起了人们的特别关注。液体活检作为体外诊断的一个分支，可以通过无创取样减少检测风险，具有高效、准确、经济的优点。
即使没有治疗，癌细胞在正常情况下也会继续分裂和死亡。当癌细胞死亡时，它们会释放DNA片段到血液中。学会阅读这些信息可以让临床医生快速、无创地监测肿瘤的存在和大小，病人对治疗的反应，以及肿瘤面临治疗的时间。发展变化。
目前液体活检的检测对象包括循环肿瘤细胞(circulating tumor cells, CTCs)、循环肿瘤DNA (circulating tumor DNA, ctDNA)、循环RNA (circulating RNA)和外泌体。其中，ctDNA因其广阔的研究前景而受到越来越多的关注。ctDNA (circulating tumor DNA)是一种具有特征标记物的无细胞DNA (cell-free DNA, cfDNA)，可通过高通量测序技术进行定性、定量和跟踪。
已发现的ctDNA的特征标记包括位点突变、核小体占据和甲基化修饰的差异。根据这些指标的差异，进行肿瘤的早期诊断、肿瘤发展及疗效的动态监测、耐药检测、复发风险评估及预后预测等。
美国斯坦福大学教授Maximilian Diehn曾说，ctDNA不仅可以诊断实体肿瘤，还可以监测治疗反应，检测小残留病变，靶向治疗耐药突变。它可能是首选的非侵袭性肿瘤筛查方法。“这一领域令人兴奋的事件之一是，循环肿瘤DNA可以应用于许多不同的临床情况。”
分子技术和机器学习的结合
在这项最新的研究中，研究人员介绍了一种通过深度测序(CAPP-Seq)分析循环肿瘤DNA的方法，以更好地实现早期癌症筛查和个性化分析。
研究人员发现，尽管ctDNA在早期肺癌中的水平很低，但在大多数患者接受治疗之前，ctDNA就已经存在，其存在对预后有很强的意义。
研究人员还发现，大多数肺癌患者的游离DNA (cfDNA)体细胞突变反映了克隆造血突变(来自白细胞的突变)，并且是非复发性的。与肿瘤来源的突变相比，克隆造血突变发生在更长的cfDNA片段中，并且缺乏与吸烟相关的突变特征。
结合这些发现和其他分子特征，研究人员开发并前瞻性验证了一种机器学习算法，称为“肺癌可能性在血浆，肺夹(lung cancer likelihood in plasma, lung-clip)”(肺癌可能性在血浆，肺夹)，可以很好地区分早期肺癌患者和风险匹配对照组。
研究人员表示，这种非侵袭性肺癌筛查方法将改进的分子技术与机器学习相结合，检测血液样本中肺癌细胞来源的cfDNA的存在，可以通过血浆检测出相当一部分早期肺癌。
与之前试图开发肺癌筛查分析的液体活检研究不同，这次研究人员专注于非小细胞肺癌，利用肺癌的独特特征来减少检测结果中未识别的混杂因素。的影响。
此外，与以往的研究不进行验证或使用对照队列交叉验证不同，该研究采用了独立验证，避免了模型过拟合导致结果过于乐观的可能性。
研究人员认为，Lung-CLiP的一个潜在应用是作为高危人群的初步筛查。阳性患者可进一步检测和确认。这可能会增加每年肺癌筛查的数量，从而挽救更多的生命。 ------------------------------------------------------------------------------
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发表于 2021-9-19 22:31:56
